Titulo:
Identificación de la delimitación administrativa de la malaria usando redes neuronales artificiales
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Sumario:
La metodología de clustering fue utilizada para agrupar tres barrios en Quibdó teniendo en cuenta factores que favorecen el desarrollo de la malaria. Los mapas auto-organizados de Kohonen fueron utilizados para el análisis de las características más significativas en la clasificación. Los clusters detectados fueron comparados con la clasificación geográfica de las casas, encontrando, que los mapas auto-organizados de Kohonen clasifican las casas por las condiciones ambientales propicias para el desarrollo del mosquito más que por la clasificación administrativa de la ciudad.
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Orinoquia - 2019
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Identificación de la delimitación administrativa de la malaria usando redes neuronales artificiales Boundary Delimitiation of Malaria using Artificial Neural Networks La metodología de clustering fue utilizada para agrupar tres barrios en Quibdó teniendo en cuenta factores que favorecen el desarrollo de la malaria. Los mapas auto-organizados de Kohonen fueron utilizados para el análisis de las características más significativas en la clasificación. Los clusters detectados fueron comparados con la clasificación geográfica de las casas, encontrando, que los mapas auto-organizados de Kohonen clasifican las casas por las condiciones ambientales propicias para el desarrollo del mosquito más que por la clasificación administrativa de la ciudad. Clustering methodology was used to group three neighborhoods in Quibdo taking into account factors that favor the development of malaria. The Kohonen self-organizing maps were used for the analysis of the most significant features in the standings. The detected clusters were compared with the geographical classification of houses, finding that the Kohonen self-organizing maps households classified by environmental conditions conducive to development rather than the administrative classification of the city. Salazar-Vasquez, Fredy A. Osorio-Serna, Carlos Caicedo-Giraldo, María Alejandra Alfonso-Morales, Wilfredo Caicedo-Bravo, Eduardo F. Artificial Neural Networks Clustering Malaria Self-organized map of Kohonen Clustering Malária Urban Mapa Auto Organizado Kohonen Redes Neurais Artificiais Clustering Malaria urbana Mapa Auto Organizado de Kohonen Red Neuronal Artificial 21 1 Sup Artículo de revista Journal article 2017-07-16T00:00:00Z 2017-07-16T00:00:00Z 2017-07-16 application/pdf Universidad de los Llanos Orinoquia 0121-3709 2011-2629 https://orinoquia.unillanos.edu.co/index.php/orinoquia/article/view/547 10.22579/20112629.547 https://doi.org/10.22579/20112629.547 spa https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Orinoquia - 2019 11 19 SIVIGILA (2016) Boletín Epidemiológico Semanal. Semana epidemiológica número 52 de 2016 (25 al 31 de diciembre). Padilla JC, Chaparro PE, Molina K, Arevalo-Herrera M, Herrera S (2015) Is there malaria transmission in urban settings in Colombia? Malaria journal 14: 453 DEPARTAMENTO ADMINISTRATIVO NACIONAL DE ESTADÍSTICA, DANE. División Político-administrativa de Colombia, años 2000, 1997, 1992, 1988, 1983, y 1970. Beier, J. C. (1998). Malaria parasite development in mosquitoes. Annual review of entomology, 43(1), 519-543. González, R.; Carrejo. (2007) N. Claves y notas de distribución. Universidad del Valle; Cali. Introducción al estudio taxonómico de Anopheles de Colombia; p. 237. Montoya-Lerma, J., Solarte, Y. A., Giraldo-Calderón, G. I., Quiñones, M. L., Ruiz-López, F., Wilkerson, R. C., & González, R. (2011). Malaria vector species in Colombia: a review. Memórias do Instituto Oswaldo Cruz, 106, 223-238. Peña Daniel, (2002). Análisis de datos multivariados. Anderson, J. (2007). Redes Neuronales. Alfaomega. Caicedo, Eduardo y López, Jesús (2009). Una aproximación práctica a las redes neuronales artificiales. Gómez, Fernández, López y Díaz. Aprendizaje con Redes Neuronales Artificiales. Flórez, Raquel y Fernández, José (2008). LAS REDES NEURONALES ARTIFICIALES, FUNDAMENTOS TEORICOS Y PLICACIONES PRACTICAS. T. Kohonen, “The self-organizing map,” Proceedings of the IEEE, vol. 78, no. 9, pp. 1464–1480, 1990. [2] T Kohonen, “Self-Organizing Maps,” Berlin/Heidelberg, Germany: Springer, 30, 1995. A.K. Jain, M.N. Murty, P. 1. Flynn, “Data clustering: A review,” ACM Computing Surveys, vol. 31, pp. 264-323, September 1999. F. Z. Chelali, A. Djeradi and N. Cherabit, “Investigation of DCT/PCA combined with Kohonen classifier for human identification,” 2015 4th International Conference on Electrical Engineering (ICEE), Boumerdes, 2015, pp. 1-7. I. Hammami, G. Mercier and A. Hamouda, “The Kohonen map for credal classification of large multispectral images,” 2014 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium, Quebec City, QC, 2014, pp. 3706-3709. H. Jinliang, Y. Caiqing, L. Jiansheng and S. Jianjing, “Research on Clinical Diagnostic Models of IPF Syndromes in TCM Based on Dynamic Kohonen Network and Decision Tree,” 2010 Second WRI Global Congress on Intelligent Systems, Wuhan, 2010, pp. 107-110. S. F. Baracho, V. V. d. Melo and R. C. Coelho, “Automated Left Ventricle Posterior Wall Segmentation Using Kohonen Self-Organizing Map,” 2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), Recife, 2016, pp. 456-461. I. Hammami, G. Mercies and A. Hamouda, “The Kohonen map for credal fusion of heterogeneous data,” 2015 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Milan, 2015, pp. 2947-2950. https://orinoquia.unillanos.edu.co/index.php/orinoquia/article/download/547/1111 info:eu-repo/semantics/article http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Text Publication |
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